본 논문에서는 반도체 장비의 상황을 인지하는 시스템을 제안하고 이에 대한 성능을 평가하였다. 제안하는 시스템은 반도체 장비 주변에 배치된 클라이언트 노드의 가속도, 압력, 온도, 가스 센서로부터 정보를 획득하고 서버로 데이터를 전송한다. 서버로 전송된 데이터는 다중 이벤트 및 단일 이벤트의 상황인지 알고리즘을 통해 알람을 3단계로 발생시키게 된다. 제안한 상황인지 시스템의 동작 실험결과에 따른 상황인지 알고리즘을 사용하지 않은 경우보다 알람이 약 80% 정도 적게 발생하여 정보의 신뢰성 및 효율성을 향상시켰으며, 다수의 클라이언트 노드로부터 주위의 정보를 습득할 수 있으므로 반도체 장비의 효과적인 상태감시가 가능함을 확인하였다.
연구자들에게 지식을 습득하여 연구 활동에 도입하는데 걸리는 소요시간을 단축하는 것은 연구생산성 향상에 필수적인 요소라고 할 수 있다. 본 연구의 목적은 한민족과학기술자네트워크(KOSEN) 사용자들의 정보 이용 패턴을 군집화하고 그룹화 된 사용자들에게 맞는 개인화 추천서비스 알고리즘의 최적화 방안을 제안하는 것이다. 사용자들의 연구활동과 이용정보에 기반하여 적합한 서비스와 콘텐츠를 식별한 후 Spark 기반의 빅데이터 분석 기술을 적용하여 개인화 추천 알고리즘을 도출하였다. 개인화 추천 알고리즘은 사용자의 정보검색에 소요되는 시간을 절약하고 적합한 정보를 찾아내는데 도움을 줄 수 있다.
다양한 산업영역에서 수행되는 스케줄링 문제를 해결하기 위하여 AI분야에서는 지식을 기반으로한 방법이 적용되어 왔다. 그러나 최근 CSP(Constraints Satisfaction Problem) 개념이 소개되어 그 효율성이 입증되고 있으며 스케줄링 응용 문제들이 CSP로 정형화되면서부터 지식 기반 기법과 제약만족 기법의 적용이 공존하고 있다. 지식을 기반으로 한 방법은 도메인 전문가(domain expert)의 지식을 습득하여 시스템에 반영하는데 이러한 지식은 문제해결에 중심적 역할을 수행하게 된다. 제약조건을 기반으로 한 방법은 문제를 CSP로 정형화 한 후 제약조건에 따른 일관성 유지 및 휴리스틱 탐색 방법을 적용하여 문제의 해를 효율적으로 구하게 된다. 본 연구에서는 스케줄링 문제를 해결하기 위한 지식기반 기법과 제약만족 기법을 주기장 할당 문제에 적용하여 실제 항공사의 운항 데이터를 바탕으로 실험하고 분석 및 비교를 통해 제약 만족 기법이 시스템의 유지 및 보수 측면에서 효율적이며 근사해가 아닌 최적해를 통한 문제 해결이 가능함을 보였다.
정보통신 기술의 발전은 우리의 생활 전반에 걸쳐 빠르게 흡수되며 급속히 진행되고 있다. 특히 교육의 패러다임이 변화됨에 따라 오늘날 인터넷을 기반으로 한 가상교육의 형태는 학생들로 하여금 더 많은 지식 습득 기회를 제공한다. 본 논문에서는 인터넷상의 교육 시스템에서 개인의 정보를 수집하고, 개인별 교육성향을 분석하여 개인별로 적절한 서비스를 제공하기 위한 연구를 하였다. 데이터 마이닝 기법 중 연관규칙과 클러스터링 협업 필터링을 이용하여 학습자의 교육성향을 파악할 수 있다. 이를 마케팅에 적용한다면 학습자의 선호도를 상승시키고 해당 회사에 신뢰도가 높아져 이익을 증가시킬 수 있는 시스템으로 활용될 수 있다.
인공위성을 이용한 실시간 차량정보 전송장치는 정지궤도 위성을 이용하여 차량 정보 및 위치정보를 위성 영상 데이터를 이용하여 실 시간 전송 및 분석하는 시스템이다. 저궤도 관측 위성을 통하여 기 확보된 영상데이터 및 그 동안의 위성 기술 개발 과정에서 습득된 HW/SW 기술 및 GPS 처리 기술을 이용하여 개발 되었으며 향후 물류 및 관련 등 산업 전반에 많은 파급효과가 있을 것으로 기대된다.
이야기는 그 자체만으로 전달될 수 없기 때문에, 이야기만큼이나 중요한 것은 가공되지 않은 상태의 이야기를 구성지게 전달하는 텔링의 방식이다. 디지털 매체가 발전하고 보다 다양한 전달 방식이 등장하면서 텔링이 더욱 강조되고 이야기보다는 스토리텔링이라는 개념이 주목 받게 되었다. 이 연구는 스토리와 텔링을 구분하는 관점에서, 스토리텔링을 개발하는 작가들의 작업을 분석하고 그들을 도와주는 지원 시스템을 설계했다. 작가의 태스크를 분석하기 위해 본 연구에서는 집필 프로세스에 대해 현업 작가를 인터뷰하고 기존의 writing tool의 기능과 이야기 구조 이론을 참고하여 검토했다. 또한 본 연구에서는 이야기가 흘러감에 따라 변화하는 정보-인물 간 관계, 사실 정보-들을 고려하였다. 작가는 이야기가 흘러가는 매 순간 모든 이야기 속의 사실을 알고 있지만, 독자와 이야기 속의 등장 인물들은 이야기가 흘러감에 따라 작가가 의도하는 순서와 방식으로 사실 정보들을 하나씩 습득하게 된다. 이러한 데이터를 수집/관리하고, 다시 변형하고, 또 유지/보수하는 것이 작가에게 가장 큰 인지적인 부담이기 때문에 이를 지원하도록 노력했다.
기존 식품건조 공정방법인 냉동보관, 자연건조에 의한 건조방식은 상품의 품질을 저하시켜 경쟁력이 낮고, 열풍건조 등 자동화된 건조공정의 경우에도 열에 의한 건조대상물의 탈색 및 변형 등의 특성변화로 인하여 고부가가치 상품의 제조하기 어려움의 한계로 인한 보관 및 상품성 저하 문제점 대두되고 있다. 따라서 이러한 문제점들을 해결하기 위하여 마이크로웨이브 건조기술 도입을 통한 건조방식 개선이 필요하다. 마이크로웨이브 건조기술은 표면 가열방식의 기존 건조방식에 비해 가열대상 물질의 표면 손상이 적고 전력효율이 우수하다는 특징으로 인하여 건조분야에서 점차 해당 건조기술이 확대되고 있다. 본 논문에서는 마이크로웨이브 건조에서 공정관리 요소들의 상태를 실시간으로 수집하고 이를 기반으로 숙련자의 작업공정 환경을 습득하여 데이터 베이스화하여 자동화된 작업공정을 제공하기 위한 모니터링 제어시스템을 제안하였다.
오늘날 빅데이터, AI, IoT 동 IT기술이 발달함에 따라 기업들은 다양하고 수많은 정보를 수집 축적하고 있다. 특히, 개인정보에 대해 습득 및 취급이 쉬워져 기업들은 대량의 개인정보를 보유하고 있다. 이로 인해, 해킹, 내 외부 직원의 고의 및 실수 등으로 발생하는 개인정보 유출 사고는 우리 사회에 큰 문제이다. 정부 및 유관기관은 개인정보보호법, 개인정보 안전성 확보조치기준 등 법령을 마련해 개인정보를 안전하게 처리하기 위한 최소한의 가이드라인을 제시하여 공공기관 및 민간기업이 개인정보를 안전하게 처리하도록 유도하고 있다. 하지만 이러한 노력에도 불구하고 개인정보 유출 사고는 해마다 빈번하게 일어난다. 본 논문은 이기종 개인정보보호 솔루션의 유기적인 통합 방안과 운영방안 등을 고안하여 개인정보보호통합시스템 설계를 통해 효과적인 개인정보 유출 사고 방지에 이바지하고자 한다.
본 논문은 농지에 구축된 LoRa기반 무선통신망으로부터 수집되는 다양한 환경 센싱 데이터를 스마트폰의 스크린에 증강시켜 시각화하는 증강현실 기반의 농업용 환경 정보 관리 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 사용자가 스마트폰 카메라로 농지를 비추면 그곳에 설치된 다양한 센서로부터 수집된 환경 정보를 스마트폰 스크린의 영상에 증강시켜 시각화한다. 따라서 기존 시스템이 농업 시설물을 검색한 후 센서를 선택하는 번거로운 과정을 거친 후 나열식으로 환경 정보를 제공하는 것에 비해 제안하는 시스템은 이러한 과정 없이 스마트폰의 카메라 영상에 증강되어 나타난다. 원하는 정보를 습득하는 방식이 그림이나 영상인 특징 때문에 보다 더 쉽게 정보를 제공받을 수 있어 농업 재배지의 편리한 모니터링 및 효율적인 관리가 가능하다.
정보 기술의 발전과 더불어 전장상황에서도 정보 시스템들의 고도화가 이루어짐으로써 적기에 대한 정보 획득 및 상황분석은 전장상황에서 주요한 요소가 되었다. 전장상황 분석의 핵심 요소인 위협평가는 피아식별을 통해 식별된 항공 정보를 가지고 해당 상황에 대한 위협치를 평가하여 무기할당에 정보를 제공하는 기술로써, 전장상황의 어느 단계 보다 확실한 정보를 요구하는 단계이다. 전장상황에서 대부분의 위협평가 데이터들은 감지된 센서 값에 의해 연산되어 전달되는데, 기존의 기법들에서 발생할 수 있는 센서 데이터들의 잘못된 연관관계 표현 및 데이터 누락은 전장상황에서의 의사결정에 혼란을 야기 시킬 수 있다. 따라서 각종 센서 데이터들의 연관 관계를 올바르게 정의하고, 센서데이터 누락에 따른 예측 불가능한 전투상황에 대한 신뢰도 높은 위협치 연산 알고리즘을 이용하는 효율적인 의사결정 위협평가 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 JDL 정보 융합 모델을 기반으로 애매모호한 관계성을 표현하는데 유리한 퍼지 이론, 데이터 습득의 불확실한 전장상황에서 위협치를 추론하고 상황에 대한 학습이 가능한 베이지안 네트워크를 하이브리드하여 새로운 위협평가 방법을 제안한다. 또, 제안된 방법을 이용하여 가상의 전장 시나리오에 따른 위협평가 결과를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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